import numpy as np  #相当于矩阵
import pandas as pd  #相当于excel
import matplotlib.pyplot as plt #绘图库
from sklearn.datasets import load_iris #导入数据集
from sklearn.ensemble import  RandomForestClassifier #导入随机森林方法
from sklearn.model_selection import cross_val_score,StratifiedKFold  #K折验证

X,y=load_iris(return_X_y=True)
#随机森林分类器  决策树的数量（大概是100-200）（数量越多，准确率越高)，是否放回数据（每一次抽取），计算方法“信息熵”，最大深度，
clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,bootstrap=True,criterion='entropy',max_depth=4,random_state=2458)
#进行拟合
clf=clf.fit(X,y)
#计算k折检验
scores=cross_val_score(clf,X,y,cv=10)
print(scores)
#准确率
mean_score=np.mean(scores)
print(mean_score)
#进行预测
clf.predict(X)
print(clf.predict(X))







